如何掌握零售业的AI需求预测

零售需求预测是任何品牌或零售商规划过程中不可或缺的一部分，通过预测消费者需求来迎合他们未来的购买行为。过去，这意味着品牌和零售商希望他们能够妥善应对各种变量，如天气、事件和新兴趋势等，同时紧盯竞争对手的动向。这种预测主要依赖于各种行业知识——曾被视为一种艺术，但今天已经难以满足需求。

然而，预测并非凭空而来。这通常需要预测人员分析各种数据点来估计合适的库存组合，包括库存的地点和数量等。但为了实现高毛利回报率（GMROI），需要为每个渠道和地点的每个SKU生成更准确的预测，这需要的不仅仅是几个数据点。

库存是品牌商或零售商每季最大的投资，并且不是一次性的费用。需求预测一旦出错，可能会给企业带来昂贵的代价。

需求预测出错的代价之一是产生不受欢迎的库存，这最终会变成滞销品，产生持有和存储成本，占用宝贵的现金流。为了防止这种不利结果，那些需求预测出错的企业通常会诉诸大幅折扣和全面降价策略来清理库存。然而，过度折扣可能导致利润率下降，并向消费者传递品牌不可避免地降价的信号，有损品牌形象。如果这成为常态，客户只会等到全价商品打折时才会购买。

需求预测不仅有助于防止库存过剩，如果做得好还能避免热门商品缺货。没有哪个品牌愿意因为缺货而错失销售机会，或者愿意处理顾客在想要的时候找不到他们想要的产品而产生的不满情绪。简单地说，需求预测的准确性对于将供应与客户需求对齐至关重要。

零售需求预测结合多个业务功能，创建涵盖季前和季中的数据驱动策略。这个策略使得商品企划团队能够迅速灵活地应对市场变化。一般来说，零售需求预测结合了四个关键领域。

销售预测

通常使用历史销售数据来预测未来的销售。利用过去的销售数据观察趋势、季节性和市场波动，以更好地猜测顾客未来的需求。然而，众所周知，市场瞬息万变，单靠过去的数据不再足以准确反映未来的需求。

需求预测

需求预测侧重于预测产品的受欢迎程度，以便有足够的库存来满足需求，而不会在季末剩下过多库存。其目标是接近顾客可能购买的每个产品的准确数量，为品牌和零售商提供最高的毛利回报率。

库存管理

如何平衡需要购买多少库存来满足客户需求，而不是因过多持有库存而产生过多成本？这对于需要保持库存灵活和多样以满足日益苛刻的消费者期望的全渠道零售商来说尤为重要。专注于SKU的数量是规划过程中的重要部分。AI 驱动的库存规划分析多种复杂因素，以确定商品在各国、地区和各个门店的正确分配，支持库存优化并帮助商品企划人员控制库存。

促销规划

促销是任何销售周期的重要部分。需要准确的促销规划方法，才能有效地帮助在正确的时间和正确的地点推动销售。在错误的时间对错误的商品进行促销可能是一个昂贵的错误。知道哪些产品需要通过价格调整来创造需求——具体到颜色和尺码——对于提高利润率至关重要。这需要准确和及时的数据分析来做出明智的决策。

随着系列产品的增多，有些公司拥有成千上万的SKU，考虑数百个变量来实现准确的需求预测变得更加困难。为追求准确的需求预测，我们需要考虑的一些主要因素包括：

季节性和趋势/需求模式

有些因素是可以预测的。每个人都知道要围绕哪些节假日进行计划，但像世界杯或奥运会等具有重大影响的特殊全球事件呢？而对于本地事件，虽然影响较小，但仍值得考虑。某个城市是否会举办夏季音乐节，消费者是否会希望货架上摆满节日服装？或者是某个热门的海滩目的地，需要确保游客可以轻松买到防晒霜、帽子和凉鞋等夏季必需品，并且团队可以轻松补货？

规划人员还应关注短期天气预报，因为天气的意外变化可能会显著影响消费者需求，特别是在时尚零售行业。如果出现意外的晚秋，消费者可能还在享受夏季的余温，迟迟不全价购买新秋冬系列的保暖服饰。或在一个被雨淋湿的夏天，消费者会避开帽子和太阳镜，而选择雨衣和雨伞。

尽管存在一些普遍的季节性趋势，但当分析成千上万的SKU时，人类团队难以全面顾及过于繁多的因素。AI可以填补这些空白。

外部因素

最新的消费者趋势是什么，竞争对手在哪些趋势上成功或失败了？观察从地区兴趣到国家趋势的外部因素很重要，但在数字为中心的世界中，这些因素的变化之快往往令很多品牌应接不暇。

实现准确需求预测的另一个关键外部因素是竞争对手的动向。他们如何将趋势转化为产品组合，何时对哪些商品提供什么程度的折扣？当您为产品范围内的每款产品构建准确的需求预测时，必须考虑所有这些因素。

商业决策

在全渠道环境中做出正确的商业决策更具挑战性，因为顾客期望更广泛的产品种类。手动尝试考虑所有这些变量会导致数据过载，只会带来不准确的预测。

AI提供了一种新的解决方案，为实现成功的预测扫除常见的陷阱。它使团队能够更好地预测顾客的未来需求，从而保持竞争优势。

面对如此多的风险，企业迫切需要借助AI零售技术来应对日益增长的复杂性以实现准确预测，但这并非是令人畏惧的解决方案。将AI与以人为主导的方法相结合，融合艺术和科学，有望为数千个SKU实现无数任务的自动化并加速任务进程，提高效率和准确性，消除因猜测和不准确所带来的困扰。

• 获取可操作的洞察力：预测模型使团队能够发现通常被手动工作忽略的需求模式。这意味着可以在短时间内分析和处理大量数据。
• 从被动转向主动：这在促进快速适应市场趋势和消费者偏好时非常重要。
• 提高效率：AI使团队能够专注于战略性任务，而不是被手动任务困住。
• 更好地预测需求：当您能够预测需求时，您可以更好地计划补货，快速管理现有库存，并做出更准确和高效的库存决策。
• 提高客户满意度：通过AI需求预测，品牌和零售商可以确保在正确的地点和时间备有正确的商品，从而更好地服务于客户。
• 增加利润：提高需求预测的准确性后，团队能够有效管理供需，避免像库存不足或过剩这样的昂贵错误。

Centric Software® 提供的解决方案，使团队能够从回顾性的决策和猜测转向更精确的前瞻性分析，利用AI功能推动数据驱动的明智决策。

Centric Planning™ 使团队能够高效预测库存需求，通过详细分析推动更好的商业决策，避免持有高水平库存，从而实现利润最大化。

而 Centric Pricing & Inventory™ 则利用AI针对地点和渠道全方位自动化和优化每个 SKU 的定价和库存决策。

通过更好地预测和影响需求，以更少的库存销售更多商品，减少折扣并通过更好地对齐客户需求与准确的供应来加速增长和提高利润率。